Predicción climática.net

climate prediction .net ( CPDN ) es un proyecto informático voluntario para investigar y reducir las incertidumbres en el modelado climático . Su objetivo es hacerlo ejecutando cientos de miles de modelos diferentes (un gran conjunto climático ) utilizando el tiempo de inactividad donado de las computadoras personales comunes , lo que conduce a una mejor comprensión de cómo los modelos se ven afectados por pequeños cambios en los muchos parámetros que se sabe que influyen en el clima global. ^[3]

El proyecto se basa en el marco BOINC , donde los participantes voluntarios acuerdan ejecutar algunos procesos del proyecto en el lado del cliente en sus computadoras personales después de recibir tareas del lado del servidor para su tratamiento.

CPDN, ​​que está dirigido principalmente por la Universidad de Oxford en Inglaterra , ha aprovechado más potencia informática y generado más datos que cualquier otro proyecto de modelado climático. ^[4] Ha producido más de 100 millones de años modelo de datos hasta el momento. ^[5] A junio de 2016 ^[actualizar], hay más de 12.000 participantes activos de 223 países con un crédito BOINC total de más de 27 mil millones, informando alrededor de 55 teraflops (55 billones de operaciones por segundo) de potencia de procesamiento. ^[6]

El objetivo del proyecto climate prediction .net es investigar las incertidumbres en las diversas parametrizaciones que deben realizarse en los modelos climáticos de última generación. ^[7] El modelo se ejecuta miles de veces con ligeras perturbaciones en varios parámetros físicos (un " conjunto grande ") y el proyecto examina cómo cambia el resultado del modelo. Estos parámetros no se conocen con exactitud y las variaciones están dentro de lo que subjetivamente se considera un rango plausible. Esto permitirá al proyecto mejorar la comprensión de la sensibilidad de los modelos a pequeños cambios y también a cosas como los cambios en el ciclo del dióxido de carbono y del azufre . En el pasado, las estimaciones del cambio climático se han tenido que realizar utilizando una o, en el mejor de los casos, un conjunto muy pequeño (decenas en lugar de miles) de ejecuciones de modelos. Al utilizar las computadoras de los participantes, el proyecto podrá mejorar la comprensión y la confianza en las predicciones del cambio climático más de lo que sería posible utilizando las supercomputadoras actualmente disponibles para los científicos.

El experimento climate prediction .net tiene como objetivo ayudar a "mejorar los métodos para cuantificar las incertidumbres de las proyecciones y escenarios climáticos, incluidas las simulaciones de conjuntos a largo plazo utilizando modelos complejos", identificado por el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) en 2001 como una alta prioridad. Se espera que el experimento proporcione a los responsables de la toma de decisiones una mejor base científica para abordar uno de los mayores problemas globales potenciales del siglo XXI.

Como se muestra en el gráfico anterior, los distintos modelos tienen una distribución bastante amplia de resultados a lo largo del tiempo. Para cada curva, en el extremo derecho, hay una barra que muestra el rango de temperatura final para la versión del modelo correspondiente. Cuanto más se extienda el modelo hacia el futuro, más amplias serán las variaciones entre ellos. Aproximadamente la mitad de la variación depende del escenario de forzamiento climático futuro , más que de las incertidumbres del modelo. Cualquier reducción en esas variaciones, ya sea a partir de mejores escenarios o mejoras en los modelos, es deseable. climate prediction .net trabaja en las incertidumbres de los modelos, no en los escenarios.

En la actualidad, los científicos pueden ejecutar modelos y ver que x% de los modelos se calientan y grados en respuesta a z factores climáticos, pero no están seguros de si x% es una buena representación de la probabilidad de que eso suceda en el mundo real. Algunos modelos serán buenos y otros malos en la reproducción del clima pasado cuando se dan factores climáticos pasados ​​y condiciones iniciales (una predicción retrospectiva ). Tiene sentido confiar más en los modelos que funcionan bien en la recreación del pasado que en aquellos que lo hacen mal. Por lo tanto, los modelos que funcionan mal tendrán una ponderación inferior. ^[3]

A continuación se detallan en orden cronológico los diferentes modelos que climate prediction.net tiene y distribuirá. Por lo tanto, es probable que cualquiera que se haya unido recientemente esté ejecutando el modelo acoplado transitorio .

• Modelo de losa clásica : el experimento original no está incluido en BOINC . Consulte #El modelo original para obtener más detalles. Este modelo sigue utilizándose únicamente para el curso breve de la OU. ^[8]
• Modelo Slab BOINC : igual que el modelo Slab clásico, pero lanzado bajo BOINC .
• Modelo de circulación termohalina (THC) : una investigación sobre cómo podría cambiar el clima en caso de una disminución en la fuerza de la circulación termohalina . Este experimento ya se ha cerrado a nuevos participantes porque tienen suficientes resultados. Se trataba deun modelo de cuatro fases que totalizaba 60 años modelo. Las primeras tres fases eran idénticas a los modelos de losa anteriores. La cuarta fase impuso los efectos de una desaceleración del 50% en la circulación termohalina al imponer cambios en la temperatura superficial del mar (TSM) en el Atlántico norte derivados de otras ejecuciones. ^[9]
• Modelo del ciclo del azufre : una investigación sobre el efecto de los aerosoles de sulfato en el clima. El experimento modelará el azufre en varias formas compuestas, incluidos el sulfuro de dimetilo y los aerosoles de sulfato. ^[10] Este experimento comenzó en agosto de 2005 y fue un requisito previo para el Hindcast . Es un modelo de 5 fases que totaliza 75 años modelo. Los intervalos de tiempo son alrededor de un 70 % más largos, lo que hace que el modelo sea alrededor de 2,8 veces más largo que el modelo de losa inicial. ^[11] Si bien algunos modelos aún están en proceso de prueba, no se han publicado modelos desde 2006. ^[12]
• Modelo acoplado de rotación : inclusión de influencias oceánicas en el modelo básico de una manera más dinámica y realista que el modelo de losa inicial. Este era un requisito previo para el Hindcast . Esto se ha completado y, como estaba previsto, no se publicó. Se invitó a las 200 a 500 computadoras más rápidas a participar porque es un modelo de 200 años y se necesitaban los resultados para febrero de 2006 para el lanzamiento del modelo acoplado transitorio .
• Modelo acoplado transitorio : comprende un pronóstico retrospectivo de 80 años y un pronóstico de 80 años. El objetivo del pronóstico retrospectivo es comprobar el rendimiento de los modelos a la hora de recrear el clima de 1920 a 2000. ^[13] Se lanzó en febrero de 2006 bajo la marca BBC Climate Change Experiment y, posteriormente, también se publicó desde el sitio CPDN.
• Proyecto de atribución estacional : se trata de un modelo de alta resolución para un único año modelo que permite observar eventos de precipitación extrema. Este experimento es mucho más corto debido a que se trata de un único año modelo, pero tiene 13,5 veces más celdas y los intervalos de tiempo son de solo 10 minutos en lugar de 30 minutos. Esta resolución adicional significa que requiere al menos 1,5 gigabytes de RAM . Utiliza el modelo climático HadAM3-N144. ^[14]

Myles Allen pensó por primera vez en la necesidad de grandes conjuntos climáticos en 1997, pero recién en 1999 se enteró del éxito de SETI@home. La primera propuesta de financiación, en abril de 1999, fue rechazada por ser totalmente irrealista.

Tras una presentación en la Conferencia Mundial sobre el Clima celebrada en Hamburgo en septiembre de 1999 y un comentario en la revista Nature ^[15] en octubre de 1999, miles de personas se adhirieron a este programa que supuestamente estaba a punto de empezar a funcionar. El estallido de la burbuja puntocom no ayudó y el proyecto se dio cuenta de que tendría que encargarse ellos mismos de la mayor parte de la programación en lugar de subcontratarla.

Se lanzó el 12 de septiembre de 2003 y el 13 de septiembre de 2003 el proyecto superó la capacidad del Simulador de la Tierra para convertirse en la instalación de modelado climático más grande del mundo.

El lanzamiento de 2003 sólo ofrecía un cliente "clásico" para Windows . El 26 de agosto de 2004 se lanzó un cliente BOINC compatible con clientes de Windows, Linux y Mac OS X. El "clásico" seguirá estando disponible durante varios años para apoyar el curso de la Open University . BOINC ha dejado de distribuir modelos clásicos en favor de modelos del ciclo del azufre. En 2006 se lanzó en versión beta un cliente BOINC más fácil de usar y un sitio web llamado GridRepublic, que admite la predicción climática .net y otros proyectos BOINC.

En mayo de 2004 se inició un experimento de desaceleración de la circulación termohalina en el marco clásico, coincidiendo con la película El día después de mañana . Este programa todavía se puede ejecutar, pero ya no se puede descargar. El análisis científico se ha escrito en la tesis de Nick Faull. Todavía está pendiente de redacción un artículo sobre la tesis. No hay ninguna otra investigación prevista con este modelo.

En agosto de 2005 se lanzó un modelo del ciclo del azufre. Su realización llevó más tiempo que los modelos originales, ya que contaba con cinco fases en lugar de tres. Además, cada paso temporal era más complicado.

En noviembre de 2005, el número de resultados completados ascendía a 45.914 modelos clásicos, 3.455 modelos termohalinos, 85.685 modelos BOINC y 352 modelos del ciclo del azufre, lo que representaba más de 6 millones de años modelo procesados.

En febrero de 2006, el proyecto pasó a utilizar modelos climáticos más realistas. Se puso en marcha el experimento BBC Climate Change ^[16] , que atrajo a unos 23.000 participantes el primer día. La simulación climática transitoria introdujo océanos realistas. Esto permitió que el experimento investigara los cambios en la respuesta climática a medida que cambian las fuerzas climáticas , en lugar de una respuesta de equilibrio a un cambio significativo como la duplicación del nivel de dióxido de carbono . Por lo tanto, el experimento ha pasado ahora a realizar una predicción retrospectiva de 1920 a 2000, así como una previsión de 2000 a 2080. Este modelo lleva mucho más tiempo.

La BBC dio publicidad al proyecto con más de 120.000 computadoras participantes en las primeras tres semanas.

En marzo de 2006, se publicó un modelo de alta resolución como otro proyecto, el Proyecto de Atribución Estacional .

En abril de 2006, se descubrió que los modelos acoplados tenían un problema de entrada de datos. El trabajo era útil para un propósito diferente al anunciado. Se tuvieron que distribuir nuevos modelos. ^{[17] [18]}

Los primeros resultados del experimento se publicaron en la revista Nature en enero de 2005 y mostraban que, con apenas cambios leves en los parámetros dentro de rangos plausibles, los modelos pueden mostrar sensibilidades climáticas de menos de 2 °C a más de 11 °C. ^[19] Las sensibilidades climáticas más altas han sido cuestionadas por ser inverosímiles. Por ejemplo, Gavin Schmidt (un modelador climático del Instituto Goddard de Estudios Espaciales de la NASA en Nueva York) ^{[20] .}

La sensibilidad climática se define como la respuesta de equilibrio de la temperatura media global a la duplicación de los niveles de dióxido de carbono. Los niveles actuales de dióxido de carbono rondan las 420 ppm y aumentan a un ritmo de 1,8 ppm al año, en comparación con los niveles preindustriales de 280 ppm. ^{[ cita requerida ]}

Se acepta ampliamente que sensibilidades climáticas superiores a 5 °C son catastróficas. ^[21] La posibilidad de que sensibilidades tan altas sean plausibles dadas las observaciones ya se había informado antes del experimento climate prediction .net, pero "esta es la primera vez que los modelos climáticos globales han producido tal comportamiento". ^[19]

Incluso los modelos con una sensibilidad climática muy alta resultaron ser "tan realistas como otros modelos climáticos de última generación". La prueba de realismo se realizó con una prueba de error cuadrático medio. Esta prueba no verifica el realismo de los cambios estacionales y es posible que más medidas de diagnóstico puedan imponer restricciones más fuertes sobre lo que es realista. Se están desarrollando pruebas de realismo mejoradas.

Para el experimento y el objetivo de obtener una función de distribución de probabilidad (fdp) de los resultados climáticos es importante obtener una amplia gama de comportamientos, aunque sea solo para descartar algunos comportamientos por no ser realistas. Los conjuntos de simulaciones más grandes tienen fdp más confiables. Por lo tanto, se incluyen modelos con sensibilidades climáticas de hasta 11 °C a pesar de su precisión limitada. Es probable que el experimento del ciclo del azufre extienda el rango hacia abajo.

Publicado en Geophysical Review Letters , este artículo concluye: ^[22]

Cuando se utiliza una representación internamente consistente de los orígenes de la discrepancia entre los datos del modelo para calcular la función de densidad de probabilidad de la sensibilidad climática, los percentiles 5 y 95 son 2,2 K y 6,8 K respectivamente. Estos resultados son sensibles, en particular el límite superior, a la representación de los orígenes de la discrepancia entre los datos del modelo.

Hay un curso breve de la Open University ^[8] y material didáctico ^[23] disponible para que las escuelas enseñen asignaturas relacionadas con el clima y la modelización climática. También hay material didáctico disponible para su uso en Ciencias de la etapa clave 3/4, Física de nivel A (Física avanzada), Matemáticas de la etapa clave 3/4, Geografía de la etapa clave 3/4, Ciencias del siglo XXI, Ciencias para la comprensión pública, Uso de las matemáticas, Primaria.

El experimento original se ejecuta con HadSM3 , que es la atmósfera HadAM3 del modelo HadCM3 pero con solo un océano en "losa" en lugar de un océano dinámico completo. Esto es más rápido (y requiere menos memoria) que el modelo completo, pero carece de retroalimentaciones dinámicas del océano, que se incorporan en los modelos acoplados océano-atmósfera completos que se utilizan para hacer proyecciones del cambio climático hasta 2100.

Cada modelo descargado viene con una ligera variación en los distintos parámetros del modelo .

En la "fase de calibración" inicial de 15 años modelo, el modelo calcula la "corrección de flujo"; flujos océano-atmósfera adicionales que se necesitan para mantener el océano modelo en equilibrio (el océano modelo no incluye corrientes; estos flujos reemplazan en cierta medida el calor que transportarían las corrientes faltantes).

En la "fase de control" de 15 años, se permite que varíen las temperaturas del océano. La corrección del flujo debería mantener estable el modelo, pero se produjeron reacciones en algunas de las ejecuciones. Existe un control de calidad basado en las temperaturas medias anuales y los modelos que no superan esta comprobación se descartan.

En la "fase doble de CO2 _" , el contenido de CO2 _se duplica instantáneamente y el modelo sigue funcionando durante otros 15 años, lo que en algunos casos no es tiempo suficiente para que el modelo alcance un nuevo equilibrio (más cálido). En esta fase se descartaron nuevamente algunos modelos que arrojaban resultados físicamente irreales.

Los controles de calidad en las fases de control y 2*CO2 _fueron bastante débiles: bastaron para excluir modelos claramente no físicos, pero no incluyeron (por ejemplo) una prueba de simulación del ciclo estacional; por lo tanto, algunos de los modelos aprobados pueden ser todavía poco realistas. Se están desarrollando otras medidas de control de calidad.

La temperatura en la fase de CO2 duplicado _se extrapola exponencialmente para determinar la temperatura de equilibrio. La diferencia de temperatura entre esta fase y la de control proporciona una medida de la sensibilidad climática de esa versión particular del modelo.

Muchos proyectos de computación voluntaria cuentan con salvapantallas para indicar visualmente la actividad de la aplicación, pero no suelen mostrar sus resultados a medida que se van calculando. Por el contrario, climate prediction .net no sólo utiliza una visualización integrada para mostrar el clima del mundo que se está modelizando, sino que es interactiva, lo que permite mostrar diferentes aspectos del clima (temperatura, precipitaciones, etc.). Además, existen otros programas de visualización más avanzados que permiten al usuario ver más de lo que está haciendo el modelo (normalmente analizando resultados generados previamente) y comparar diferentes ejecuciones y modelos.

La visualización de escritorio en tiempo real para el modelo lanzado en 2003 fue desarrollada ^[24] por Jeremy Walton en NAG , lo que permite a los usuarios seguir el progreso de su simulación a medida que la cobertura de nubes y la temperatura cambian sobre la superficie del globo. Otros programas de visualización más avanzados en uso incluyen CPView e IDL Advanced Visualisation . Tienen una funcionalidad similar. CPView fue escrito por Martin Sykes, un participante en el experimento. IDL Advanced Visualisation fue escrito por Andy Heaps de la Universidad de Reading ( Reino Unido ), y modificado para funcionar con la versión BOINC por Tesella Support Services plc.

Sólo CPView permite ver diagnósticos inusuales, en lugar de los habituales de temperatura, presión, lluvia, nieve y nubes. ^[25] Se pueden mostrar hasta 5 conjuntos de datos en un mapa. También tiene una gama más amplia de funciones como Máx., Mín., otras funciones de memoria y otras características.

La Visualización avanzada tiene funciones para gráficos de áreas locales y de 1 día, 2 días y 7 días, así como los gráficos más habituales de promedios anuales y estacionales (que ambos paquetes incluyen). También hay gráficos de latitud y altura y gráficos de tiempo y altura.

El tamaño de la descarga es mucho menor para CPView y CPView funciona con Windows 98 .

A partir de diciembre de 2008, no existe ninguna herramienta de visualización que funcione con los modelos CPDN más nuevos. Ni CPView ni Advanced Visualisation se han actualizado para mostrar los datos recopilados a partir de esos modelos, por lo que los usuarios solo pueden visualizar los datos a través del protector de pantalla.

El experimento sobre el cambio climático de la BBC fue un proyecto BOINC dirigido por la Universidad de Oxford con varios socios, entre ellos, la Oficina Meteorológica del Reino Unido , la BBC , la Open University y la Universidad de Reading . Es el modelo acoplado transitorio del proyecto climateprediction.net.

Numerosos participantes se sumaron al proyecto y más de 120.000 personas se inscribieron en equipos. ^[26]

Los resultados continuaron recogiéndose durante algún tiempo y el siguiente programa de televisión se emitió en enero de 2007. El 8 de marzo de 2009, climate prediction.net declaró oficialmente que el BBC Climate Change Experiment había finalizado, antes de cerrar el proyecto. ^[27]

• Sitio web oficial
• Estadísticas para climateprediction.net
• Vídeo de salvapantallas de climateprediction.net en YouTube
• "climateprediction.net". Informe del proyecto de radio BOINC (podcast).